效率节点:让ComfyUI工作流更高效的自定义节点集合

效率节点:让ComfyUI工作流更高效的自定义节点集合

ComfyUI是一个功能强大的开源AI图像生成用户界面,它通过节点式编程为用户提供了极大的灵活性。然而,随着工作流程变得越来越复杂,节点数量也会急剧增加,这可能会导致界面变得混乱,难以管理。为了解决这个问题,开发者LucianoCirino创建了Efficiency Nodes for ComfyUI项目,旨在通过一系列自定义节点来简化工作流程,提高效率。

项目概述

Efficiency Nodes for ComfyUI是一组自定义节点的集合,专门设计用于简化ComfyUI中的工作流程,并减少所需的总节点数量。这个项目的主要目标是让用户能够更轻松地创建复杂的图像生成流程,同时保持界面的整洁和可管理性。

📌 注意: 原始仓库目前已不再维护。如需获取最新开发版本,请查看由jags111维护的分支。

主要功能节点

高效加载器 (Efficient Loader & Eff. Loader SDXL)

这些节点是Efficiency Nodes项目的核心组件之一,它们可以加载和缓存Checkpoint、VAE和LoRA类型的模型。高效加载器的主要特点包括:

• 能够通过lora_stack和cnet_stack输入应用LoRA和Control Net堆栈。
• 提供正面和负面提示文本框,用户可以通过token_normalization和weight_interpretation小部件设置提示编码方式。
• 具有多种自定义菜单选项,如查看模型信息(需安装ComfyUI-Custom-Scripts)。
• 这些加载器被XY Plot节点用于多种绘图类型依赖。

KSampler系列 (KSampler (Efficient), KSampler Adv. (Efficient), KSampler SDXL (Eff.))

这些是经过修改的KSampler节点,具有以下特点:

• 能够实时预览生成结果和/或VAE解码图像。
• 具有特殊的种子框,允许更清晰地管理种子(-1种子应用所选种子行为)。
• 可以执行各种脚本,如XY Plot脚本。只需连接输入连接即可激活script。

脚本节点

这是一组与高效KSampler配合使用的节点,用于执行各种预设操作。脚本节点可以根据输入/输出进行链接,但在链中多次使用相同的脚本节点不会产生额外效果。

主要的脚本节点包括:

1. XY Plot: 允许用户为高效KSampler指定参数以在网格上绘图。

2. HighRes-Fix: 使用户能够通过多种不同方法放大KSampler结果。它内置了流行的神经网络潜空间放大器,如ComfyUi_NNLatentUpscale和SD-Latent-Upscaler。还支持ControlNet引导的潜空间放大(需安装comfyui_controlnet_aux)。

3. Noise Control: 该节点允许用户以多种方式操作噪声源,如采样的RNG源。它还包含CFG Denoiser噪声劫持功能,可以更接近地重现Automatic1111的结果。此外,它还允许向生成中添加种子变化。

4. Tiled Upscaler: 这个脚本尝试将BlenderNeko的ComfyUI_TiledKSampler工作流集成到一个节点中。它支持通过选项进行分块ControlNet辅助。

5. AnimateDiff: 要解锁AnimateDiff脚本,需要安装Kosinkadink的ComfyUI-AnimateDiff-Evolved。运行此脚本时,潜空间batch_size将成为帧数。

其他实用节点

除了上述主要功能节点外,Efficiency Nodes还提供了一些其他实用节点:

1. Image Overlay: 允许灵活的图像叠加,也适用于图像批处理。

2. SimpleEval Nodes: 一组节点,允许用户使用simpleeval库为各种数据类型编写简单的Python表达式。要激活这些节点,必须在Python工作空间中安装simpleeval库。

工作流示例

为了展示Efficiency Nodes的强大功能,项目提供了多个工作流示例:

1. HiRes-Fix: 演示如何使用HighRes-Fix脚本节点进行图像放大。

2. SDXL Refining & Noise Control: 展示了SDXL模型的精炼过程以及噪声控制脚本的应用。

3. XY Plot - LoRA强度对比: 通过XY Plot节点比较LoRA的model_strength和clip_strength参数。

4. 脚本堆叠: 展示了如何将XY Plot、Noise Control和HiRes-Fix脚本组合使用。

5. AnimateDiff + HiRes-Fix: 演示了如何结合使用AnimateDiff和HiRes-Fix脚本,并加入ControlNet支持。

安装和依赖

要安装Efficiency Nodes for ComfyUI,只需将"efficiency-nodes-comfyui"文件夹放入"...\ComfyUI\ComfyUI\custom_nodes"目录中,然后重启UI即可。

如果您想使用SimpleEval节点,需要安装simpleeval Python库:

pip install simpleeval

结语

Efficiency Nodes for ComfyUI为ComfyUI用户提供了一套强大的工具,可以显著简化工作流程,提高生产效率。通过整合多个功能到单个节点中,它不仅减少了所需的节点数量,还提供了更直观的界面和更强大的功能。无论您是ComfyUI的新手还是经验丰富的用户,Efficiency Nodes都能帮助您更轻松、更高效地创建复杂的图像生成工作流。

尽管原始仓库目前已停止维护,但社区仍在积极开发和改进这个项目。如果您对提高ComfyUI工作效率感兴趣,不妨尝试一下Efficiency Nodes,相信它会为您的创作过程带来全新的体验。

🔗 项目链接: Efficiency Nodes for ComfyUI

通过使用Efficiency Nodes,您可以大大简化ComfyUI中的工作流程,提高生产效率,让复杂的图像生成任务变得更加简单和直观。无论您是AI艺术创作者、研究人员还是爱好者,这套工具都能帮助您更好地发挥ComfyUI的潜力,创造出令人惊叹的作品。